i pro e i contro dell’AI

Il reale potenziale dell’AI è immenso. Le applicazioni dell’AI includono la diagnosi di malattie, la personalizzazione dei feed dei social media, l’esecuzione di sofisticate analisi dei dati per la modellazione meteorologica e l’addestramento dei chatbot che gestiscono le nostre richieste di supporto clienti. I robot con tecnologia AI possono persino assemblare auto e ridurre al minimo le radiazioni degli incendi. Come avviene con qualsiasi tecnologia, anche l’AI presenta vantaggi e svantaggi rispetto alle tecnologie di programmazione tradizionali. Oltre alle differenze fondamentali nel modo in cui funzionano, l’AI e la programmazione tradizionale differiscono in modo significativo anche in termini di controllo del programmatore, gestione dei dati, scalabilità e disponibilità.
Controllo e trasparenza: la programmazione tradizionale offre agli sviluppatori il pieno controllo sulla logica e sul comportamento del software, consentendo una personalizzazione precisa e risultati prevedibili e coerenti. Se un programma non si comporta come previsto, gli sviluppatori possono risalire alla base di codice per identificare e correggere il problema. I sistemi di AI, in particolare modelli complessi come le reti neurali profonde, possono essere difficili da controllare e interpretare. Spesso funzionano come “black box”, in cui l’input e l’output sono noti, ma il processo utilizzato dal modello per passare dall’uno all’altro non è chiaro. Questa mancanza di trasparenza può rivelarsi problematica nei settori che danno priorità alla spiegabilità dei processi e delle decisioni (come nel caso della sanità e della finanza).
Apprendimento e gestione dei dati: la programmazione tradizionale è rigida, poiché si basa su dati strutturati per eseguire programmi e in genere ha difficoltà a elaborare dati non strutturati. Per “insegnare” a un programma nuove informazioni, il programmatore deve aggiungere manualmente nuovi dati o modificare i processi. I programmi codificati in modo tradizionale hanno difficoltà anche con l’iterazione indipendente. In altre parole, potrebbero non essere in grado di soddisfare scenari imprevisti senza la programmazione esplicita di tali casi. Poiché i sistemi di AI imparano da grandi quantità di dati, sono più adatti a elaborare dati non strutturati come immagini, video e testi in linguaggio naturale. I sistemi di AI possono anche apprendere continuamente da nuovi dati ed esperienze (come nel machine learning), consentendo loro di migliorare le prestazioni nel tempo e rendendoli particolarmente utili in ambienti dinamici in cui la migliore soluzione possibile può evolversi nel tempo.
Stabilità e scalabilità: la programmazione tradizionale è stabile. Una volta scritto e sottoposto a debug, un programma eseguirà le operazioni esattamente nello stesso modo, ogni singola volta. Tuttavia, la stabilità dei programmi basati su regole è a spese della scalabilità. Poiché i programmi tradizionali possono apprendere solo attraverso interventi di programmazione espliciti, per scalare le operazioni è necessario che i programmatori scrivano del codice su larga scala. Questo processo può rivelarsi ingestibile, se non impossibile, per molte organizzazioni. I programmi di AI offrono una maggiore scalabilità rispetto ai programmi tradizionali, ma con una stabilità inferiore. Le caratteristiche di automazione e di apprendimento continuo dei programmi basati su AI consentono agli sviluppatori di scalare i processi rapidamente e con relativa facilità, e ciò rappresenta uno dei vantaggi principali dell’AI. Tuttavia, la natura estemporanea dei sistemi di AI comporta che i programmi potrebbero non fornire sempre risposte coerenti e appropriate.
Efficienza e disponibilità: i programmi informatici basati su regole possono offrire una disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ma a volte solo se hanno lavoratori umani che li fanno funzionare 24 ore su 24.

Rispondi